غوغل تطرح نظامين جديدين من tpu للاستدلال والمعالجة ذات السياق الطويل

تزيد هذه الإعلانات عدد أنظمة TPU من الجيل الثامن التي كشفت عنها غوغل في عام 2026 إلى أربعة. في أبريل، قدمت المجموعة TPU 8t المخصصة لتدريب النماذج الكبيرة، وTPU 8i المحسنة للاستدلال والتفكير ذي الكمون المنخفض، أي لإنتاج الاستجابات مع زمن استجابة منخفض.

نظاما TPU للخصوصية والمعالجة واسعة النطاق

يستهدف TPU 8tx الشركات والإدارات التي ترغب في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي والعوامل المستقلة على بيانات حساسة. تبرز غوغل على وجه الخصوص القطاعات الخاضعة لمتطلبات تنظيمية، حيث تشكل خصوصية المعلومات أثناء معالجتها تحدياً رئيسياً. على الصعيد المادي، يعيد النظام استخدام السيليكون الخاص بـ TPU 8t ويدمج معالجات مضيف AMD EPYC من الجيل الخامس. كما يحتوي على آليات أمنية مادية تهدف إلى حماية البيانات وأوزان النماذج، أي المعلمات التي تحدد طريقة عملها، أثناء استخدامها في الذاكرة، وليس فقط عند تخزينها أو نقلها عبر الشبكة.

تربط غوغل TPU 8tx بشبكتها Boardfly، المصممة للاتصالات ذات الكمون المنخفض. وفقاً للمزود، تتيح هذه البنية تقليل الكمون إلى النصف مقارنة بـ TPU 8t، دون تدهور كبير في الأداء. يجب أن تتيح هذه الإعدادات للشركات تنفيذ عمليات متعددة على نفس البنية التحتية، بما في ذلك التدريب، والضبط الدقيق على البيانات الخاصة، أي تكييف النموذج لمجموعة بيانات محددة، وتقطير النماذج، والتعلم المعزز لعوامل الذكاء الاصطناعي.

أما TPU 8i Max فيستجيب للتطبيقات التي تستدعي موارد ذاكرة كبيرة. تذكر غوغل على وجه الخصوص العوامل القادرة على تحليل قواعد بيانات شيفرات كبيرة، أو تسلسلات فيديو طويلة، أو سياقات تتجاوز مليون رمز، حيث الرموز هي وحدات النص التي تعالجها النماذج. لزيادة الموارد المتاحة، جمع المصنع رقيقتين من TPU 8i في نفس الحزمة. مقارنة بـ TPU 8i، تضاعف هذه الإعدادات قدرات الحوسبة، وذاكرة SRAM، وعرض نطاق ذاكرة HBM. تشير غوغل أيضاً إلى أنها تتيح دمج ضعف كمية السيليكون في نفس البصمة الرفية، أي المساحة التي تشغلها خادم الرف.

غوغل تريد فتح نظامها البيئي TPU أكثر

بالتوازي مع هذه الإعلانات المادية، تواصل غوغل فتح بيئتها البرمجية. تشير المجموعة إلى أن TorchTPU، الذي نُشر كمصدر مفتوح، يسمح بتنفيذ كود PyTorch ونماذج Hugging Face على مسرعاتها. كما تُقدم تكاملات لمحركات الاستدلال vLLM وSGLang. بالإضافة إلى ذلك، تتوفر مجموعة من عوامل TPU في مرحلة المعاينة. يجب أن تؤتمت بعض عمليات التكامل، والتشخيص، وتحسين النواة، وهي البرامج الصغيرة التي تنفذ الحسابات على الرقائق. تعلن غوغل أن هذه المجموعة متوافقة مع عدة أدوات تطوير، بما في ذلك Claude Code، وCursor، وGoogle Antigravity.

يقدم المزود أيضاً TPU Sync، وهي طبقة برمجية تهدف إلى توحيد إدارة ذاكرة HBM، وذاكرة DRAM للمضيفين، والتخزين المشترك. يجب أن تسهل بشكل خاص نقل ذاكرة التخزين المؤقت KV، التي تستخدمها النماذج التوليدية لتسريع إنتاج النص. تؤكد غوغل أن هذه التكنولوجيا يمكنها تقليل أكثر من 90% من بعض حالات الكمون المرتبطة بهذه النقلات ووقت توليد الرمز الأول.

أخيراً، أصبح Cloud Pathways متاحاً بشكل عام على Google Kubernetes Engine (GKE). تتيح الحل تنسيق أعباء العمل الموزعة على مجموعات متعددة من TPU من وحدة تحكم واحدة.